A koronavírus világszintű elterjedése óta ma már szinte nincs olyan érintett ország, melyben ne rendeltek volna el önkéntes kijárási tilalmat, annak érdekében, hogy minél kevesebb ember kapja el a fertőzést. A hírek szerint a vírus elleni vakcina fejlesztése is gőzerővel folyik, végleges változatának piacra kerülése azonban még hónapokba telhet. Mindeközben a tudományos élet más szegmenseiben is aktív figyelemmel kísérik a koronavírus útját, és az orvosi megoldásoktól eltérő válaszokat keresnek arra, miként lehet lelassítani, illetve megállítani a jelenlegi és jövőbeni járványokat.
,,A koronavírus okozta járvány egy hálózati probléma, tehát hálózati módszertanra és gondolkodásra van szükség ahhoz, hogy a terjedését megjósoljuk és végső soron kontrolláljuk” – posztolta egy Facebook-bejegyzésében Barabási-Albert László fizikus, a hálózatkutatás egyik úttörője. Barabási hálózatelméleti tankönyvében és a hálózatkutatásról szóló, 2016-ban megjelent könyvében is külön fejezetet szentelt a vírusok elterjedésének és az immunizáció kialakításának legoptimálisabb meghatározására. A tudós elengedhetetlen lépésnek látja, hogy ,,két hónapra lezárjuk a világot”. A járvány terjedése ezzel sem lenne megállítható – ahhoz szerinte már túl késő –, azonban így jelentősen lassítható lenne az elterjedése, és radikálisan csökkenthető lenne a halálozások száma.
Barabási-Albert László az úgynevezett skálafüggetlen hálózatok és az ezekhez kapcsolódó preferenciális kapcsolódás jelenségének felfedezésével írta be magát a tudománytörténetbe. A skálafüggetlen hálózatok egyszerűen fogalmazva a ,,gazdag még gazdagabb lesz” jelenségre adnak magyarázatot. Míg a szintén magyar tudósokról elnevezett Erdős–Rényi modell olyan hálózatokat vizsgál, melyekben a szereplők közötti kapcsolat véletlenszerűen jön létre, addig a Barabási-Albert modellel olyan helyzeteket lehet tanulmányozni, melyek esetében a hálózat egyes tagjainak a mérete és a hálózatba való belépésének az ideje befolyással van a jövőben kialakuló további kapcsolatokra, vagyis nem randomizált a szereplők közötti kapcsolat létrejötte. Ha például egy középiskolát veszünk alapul, és modellezni szeretnénk, hogy egy új diák ki(k)nek lesz legnagyobb valószínűséggel a barátja, akkor az Erdős–Rényi modell nem a legcélszerűbb eszköz, hiszen ez alapján az új diák ugyanakkora esélylyel lesz a sarki boltos barátja, mint az iskola legmenőbb diákjáé. A Barabási-Albert modell ezzel szemben figyelembe veszi a már meglévő tagok (hálózatelméleti nyelven csúcspontok vagy nódok) között lévő kapcsolatok számát, és ez alapján jósolja meg a jövőben kialakuló barátságokat.
2020.03.27. (XXIV/13)
